PCA-BP神经网络在矿山岩溶突水水源判别中的应用研究

作者：韩忠; 王晓丽^*; 施龙青

来源：河南理工大学学报(自然科学版), 2023, 42(01): 46-53.

DOI：10.16186/j.cnki.1673-9787.2020070099

• 肥城煤田
• 突水水源
• PCA-BP神经网络
• 奥陶系灰岩
• 徐家庄灰岩
• 判别精度

肥城煤田奥陶系灰岩水和徐家庄灰岩水水质十分相近，因此，导致该煤田矿井突水水源难以判别，为了解决这一问题，选取突水水源中F,Br,I,Rn和H3BO3等微量元素以及化合物质量浓度作为判别指标，利用SPSS软件进行主成分分析，并将所得主成分代入MATLAB软件，建立PCA-BP神经网络判别模型，对比PCA-BP神经网络模型与BP神经网络模型、系统聚类分析判别模型、Fisher判别分析模型的收敛速度和输出精度。结果表明：PCA-BP神经网络模型判别准确率为100%，具有输出结果精度高、误差小、收敛速度快、训练次数少等优点。该模型对于识别水质相近的灰岩突水水源具有一定应用价值。

• 单位
  山东科技大学